도로 주행중 제공된 교통정보는 운전자의 단기기억에 저장되고 이는 수초가 지나면 기억에서 사라진다. 정보제공의 효과 평가시 더미변수를 이용하는 기존방법으로는 이러한 현상을 반영할 수 없는 한계가 있다. 보다 적절한 평가를 위해서, 본 연구는 전방 시야가 제약된 도심 신호교차로 접근로에서 실시한 주행실험 자료를 토대로 운전자의 단기기억을 고려한 차내 교통안전정보의 효용함수 특성화와 안전도 평가방법론을 제안한다. 이를 위해서, 운전자의 속도선택에 기초한 주행 안정성 평가모형을 순서 프로빗모형으로 개발하고, 교통운영, 기하구조, 도로환경, 운전자 요소를 동시에 고려하여 차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하였다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 정규밀도 함수(지수함수)가 적합하고, 효용은 약 22초 동안 유지되며, 크기는 시간증가에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 차내 실시간 교통안전정보의 중요도는 교통운영요소 보다는 낮고 기하구조요소 보다는 높은 것으로 분석되었다.
도로 주행중 제공된 교통정보는 운전자의 단기기억에 저장되고 이는 수초가 지나면 기억에서 사라진다. 정보제공의 효과 평가시 더미변수를 이용하는 기존방법으로는 이러한 현상을 반영할 수 없는 한계가 있다. 보다 적절한 평가를 위해서, 본 연구는 전방 시야가 제약된 도심 신호교차로 접근로에서 실시한 주행실험 자료를 토대로 운전자의 단기기억을 고려한 차내 교통안전정보의 효용함수 특성화와 안전도 평가방법론을 제안한다. 이를 위해서, 운전자의 속도선택에 기초한 주행 안정성 평가모형을 순서 프로빗모형으로 개발하고, 교통운영, 기하구조, 도로환경, 운전자 요소를 동시에 고려하여 차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하였다. 분석결과, 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 정규밀도 함수(지수함수)가 적합하고, 효용은 약 22초 동안 유지되며, 크기는 시간증가에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 또한, 차내 실시간 교통안전정보의 중요도는 교통운영요소 보다는 낮고 기하구조요소 보다는 높은 것으로 분석되었다.
Most traffic information that drivers receive while driving are stored in their short-term memory and disappear within a few seconds. Contemporary modeling approaches using a dummy variable can't fully explain this phenomenon. As such, this study proposes to use utility functions of real-time in-veh...
Most traffic information that drivers receive while driving are stored in their short-term memory and disappear within a few seconds. Contemporary modeling approaches using a dummy variable can't fully explain this phenomenon. As such, this study proposes to use utility functions of real-time in-vehicle traffic safety information (IVTSI), analyzing its safety impacts based on empirical data from an on-site driving experiment at signalized intersection approach with a limited visibility. For this, a driving stability evaluation model is developed based on driver's driving speed choice, applying an ordered probit model. To estimate the specified utility functions, the model simultaneously accounts for various factors, such as traffic operation, geometry, road environment, and driver's characteristics. The results show three significant facts. First, a normal density function (exponential function) is appropriate to explain the utility of IVTSI proposed under study over time. Second, the IVTSI remains in driver's short-term memory for up to nearly 22 second after provision, decreasing over time. Three, IVTSI provision appears more important than the geometry factor but less than the traffic operation factor.
Most traffic information that drivers receive while driving are stored in their short-term memory and disappear within a few seconds. Contemporary modeling approaches using a dummy variable can't fully explain this phenomenon. As such, this study proposes to use utility functions of real-time in-vehicle traffic safety information (IVTSI), analyzing its safety impacts based on empirical data from an on-site driving experiment at signalized intersection approach with a limited visibility. For this, a driving stability evaluation model is developed based on driver's driving speed choice, applying an ordered probit model. To estimate the specified utility functions, the model simultaneously accounts for various factors, such as traffic operation, geometry, road environment, and driver's characteristics. The results show three significant facts. First, a normal density function (exponential function) is appropriate to explain the utility of IVTSI proposed under study over time. Second, the IVTSI remains in driver's short-term memory for up to nearly 22 second after provision, decreasing over time. Three, IVTSI provision appears more important than the geometry factor but less than the traffic operation factor.
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문제 정의
본 연구는 이러한 측면에서 차내 교통안전정보가 교통안전에 미치는 영향을 평가하는데 있어서, 운전자 단기기억 특성을 고려하는 방안에 대하여 연구하고, 다음과 같은 연구결과를 도출하였다.
본 연구에서는 기존 연구에서 다루지 못했던 교통안전정보 (차내 교통안전정보)의 효과를 평가함에 있어서 운전자의 단기기억 특성을 고려하는 방법에 대하여 논의한다. 이는 차내 교통안전정보의 효용함수를 특성화하고 이를 통계적으로 추정함으로써 구체화된다.
가설 설정
① 차내 교통안전정보의 효용은 정보가 제공된 시점에 최대가 된다.
② 차내 교통안전정보의 효용은 정보 제공 후 시간흐름에 따라 감소한다.
선행연구에서는 교통안전정보의 효과를 평가하기 위해서, 정보제공이 없는 경우와 정보가 제공된 경우에 대한 분산변화를 비교하는 사전사후 비교분석법이 자주 이용되었다. 더미변수를 이용하는 사전사후 비교분석법에서는 운전자가 활용할 수 있는 정보의 효용(가치)이 정보제공 후 시간흐름에 따라 일정하다고 (변하지 않음) 가정한다. 이는 시간이 변하더라도 운전자는 동일한 내용과 수준의 정보를 기억·활용한다는 것을 의미한다.
선행연구에서는 “안전하다” 또는 “안전하지 않다”라고 구분할 수 있는 명확한 기준이 제시되지는 않았지만, “주행속도가 평균속도로부터 15-20%의 범위에 속할 때 사고발생확률이 낮아진다는 점”과 “속도편차가 증가할수록 사고발생확률은 증가한다는 점”에 기초하여, 본 연구에서는 속도편차의 크기를 주행속도의 표준편차(약 10km/h)로 정의하고, 표준편차가 증가함에 따라 주행안정성은 감소된다는 가정에 기초하여 주행안정성모형을 구축하였다.
차내 교통안전정보의 효용함수는 정보제공 후 시간이 흐름에 따라 그 효용은 감소된다는 가정에 기초하여 추정하였다. 2장에서 제안된 4가지의 함수가 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 이용되었지만, 정규밀도함수가 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 가장 잘 설명하는 것으로 분석되어 주행안정성평가모형추정에서는 정규밀도함수를 이용하였다.
편의상 μ1 = 0으로 가정하였다.
제안 방법
210m지점은 오르막구간의 정점부 (정지선으로부터 120m)에서 돌발상황이 발생하는 경우 주행속도가 60km/h (연구대상지의 85th 주행속도)인 운전자가 정지할 수 있는 정지시거 90m를 고려하여 설정하였다 (ITE, 1982). 그리고, 두 배의 정지 안전율을 고려하여 300m를 정보제공지점으로 설정하였다. 현장 주행에서는 총 5종류의 실험시나리오가 테스트되었으며, 실험시나리오의 내용은 <표 1>과 같다.
차내 교통안전정보의 효용함수를 추정하기 위해서는 위의 4가지 가정을 만족하는 함수의 특성화가 필요하다. 다양한 형태의 함수식이 적용가능하나, 본 연구에서는 분석의 용이성을 고려하여 아래와 같이 4가지 함수식에 대해 평가를 시도한다.
분석에 이용된 설명변수 중에서 연속변량 변수를 대상으로, 차내 교통안전정보의 상대적 중요도를 평가하기 위해서 탄력성(Elasticity)을 분석하였다. <표 4>는 탄력성분석결과를 나타낸 것으로 분석된 모든 수치의 절대값이 1.
한명의 운전자가 하루 동안 연구대상 도로구간을 5-6회씩 반복 주행하여 7일 동안 총 72번의 주행횟수를 기록하였다. 실험차량의 움직임에 관련된 정보로는 주행속도, 종/횡가․감속도, 종/횡가․감속도 조작율, 브레이크 조작율, 핸들 조작율 등이 0.1초 간격으로 기록되었다. 교통운영에 관련된 정보로는 실험차량과 선행차량과의 차량거리가 수집되었다.
이를 위해, 본 연구에서는 차내 교통안전정보 변수를 제외한 연속변량 변수는 평균치를, 더미변수에는 0의 값을 갖는 “기준모델”을 설정하였다.
20대 초반의 14명의 지원자가 실험에 참여하였으며, 남성이 13명 여성이 1명으로 구성되었다. 주행실험은 오전/오후 피크시간대를 제외하고, 오전 9시부터 오후5시까지 수행되었고, 하루에 2명의 운전자만 주행하도록 하였다.
차내 교통안전정보가 제공된 후 시간변화에 따라 주행안정성에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도(Sensi-tivity) 분석을 실시하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 차내 교통안전정보 변수를 제외한 연속변량 변수는 평균치를, 더미변수에는 0의 값을 갖는 “기준모델”을 설정하였다.
한명의 운전자가 하루 동안 연구대상 도로구간을 5-6회씩 반복 주행하여 7일 동안 총 72번의 주행횟수를 기록하였다. 실험차량의 움직임에 관련된 정보로는 주행속도, 종/횡가․감속도, 종/횡가․감속도 조작율, 브레이크 조작율, 핸들 조작율 등이 0.
대상 데이터
주행실험은 2006년 11월 21일(화)부터 27일(월)까지 일주일 동안 수행되었다. 20대 초반의 14명의 지원자가 실험에 참여하였으며, 남성이 13명 여성이 1명으로 구성되었다. 주행실험은 오전/오후 피크시간대를 제외하고, 오전 9시부터 오후5시까지 수행되었고, 하루에 2명의 운전자만 주행하도록 하였다.
1초 간격으로 기록되었다. 교통운영에 관련된 정보로는 실험차량과 선행차량과의 차량거리가 수집되었다. 운전자와 관련된 정보로는 성별, 연령, 실제 운전경력이, 교통환경과 관련된 정보로는 기상상태, 노면상태가 수집되었다.
본 연구의 자료수집은 일본 히로시마대학의 Center of Asian Safe Mobility Research (ASMO)가 수행중인 국가 ITS 프로젝트 “Smart 2-miles Hiroshima” 중에서, 2006년도에 수행한 현장실험 내용을 기초로 한다.
본 접근로는 오르막선형인 교량구간으로 구성되어 있으며, 정지선으로부터 120m인 지점이 오르막선형의 정점부이다. 이러한 도로기하구조적 특성으로 인해 정지선으로부터 190m 밖의 지점에 있는 운전자는 오르막 정점부에 가려 전방의 신호등을 인지할 수 없는 문제점이 있다.
실험차량은 일본 국토교통성 국토기술정책종합연구소(MILT)가 개발한 선진항법시스템(AHS) 실험차량을 이용하였다. 본 실험차량에는 차량의 움직임을 시·공간적으로 정밀하게 계측하기 위해서 아래와 같은 측정 장비가 탑재되어 있다.
연구 대상지역은 일본 히로시마시 히라노바시히가시 신호교차로의 서쪽방향 접근로이다. 대상지역의 제한최고속도는 50km/h이다.
차내 교통안전정보의 효용함수 추정에는 총 4836개의 관측치 (주행속도 0km/h인 정지행태 제외)가 이용되었다. 모형 파라메타 추정과 t-통계량을 구하기 위해서 최우추정법을 적용하였고, 계산은 TSP 프로그램을 이용하였다.
데이터처리
차내 교통안전정보의 효용함수 추정에는 총 4836개의 관측치 (주행속도 0km/h인 정지행태 제외)가 이용되었다. 모형 파라메타 추정과 t-통계량을 구하기 위해서 최우추정법을 적용하였고, 계산은 TSP 프로그램을 이용하였다. 기존방법론에 비해 본 연구의 제안방법론의 우수성은 AIC계수의 비교 (기존방법:1.
제안된 교통안전평가모형의 주행안정성 기준인 표준편차와 평균속도는 도로구간을 5m단위 (실험차량의 길이)로 구분한 후, 반복 주행된 속도자료를 이용하여 계산하였다.
이론/모형
차내 교통안전정보의 효용은 제공된 정보를 운전자가 안전운행에 활용할 때 정보로써의 가치가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 차내 교통안전정보가 교통안전에 미치는 영향을 평가하기 위해, 주행안정성평가모형을 개발하고 이를 순서프로빗모형을 이용하여 추정한다.
차내 교통안전정보의 효용함수는 제공된 교통안전정보가 운전자의 주행안정성에 미치는 영향을 분석하는 과정에서 내생적으로 추정된다. 운전자의 주행안전성은 속도편차의 크기와 교통안전도의 관계를 반영한 것으로써 순서프로빗모형(Ordered Response Probit Model)을 이용하여 평가모형을 구축한다. 마지막으로, 탄력성 분석과 민감도분석을 통해서 추정된 차내 교통안전정보 효용함수가 교통안전에 미치는 영향을 검토한다.
성능/효과
차내 교통안전정보의 효용함수는 정보제공 후 시간이 흐름에 따라 그 효용은 감소된다는 가정에 기초하여 추정하였다. 2장에서 제안된 4가지의 함수가 차내 교통안전정보의 효용을 설명하는데 이용되었지만, 정규밀도함수가 본 연구에서 제안한 차내 교통안전정보의 효용을 가장 잘 설명하는 것으로 분석되어 주행안정성평가모형추정에서는 정규밀도함수를 이용하였다.
구축된 두개의 모형 (기존방법과 제안방법) 에서 공통적으로 요일 변수를 제외하고 추정된 모든 파라메타는 신뢰수준 95% 이상에서 유의한 것으로 분석되었다. 또한, 차내 교통안전정보 변수를 제외한 모든 변수의 부호가 동일함을 알 수 있다.
따라서, 에서 제시한 바와 같이 속도차, 차간거리, 종단구배, 주행횟수, 운전경험 변수는 각각 0.169km/h, 104m, 2.85%, 3.0횟수, 1.96년의 값을 갖는다.
본 효용함수를 적용한 주행안정성 평가모형 분석결과로부터, 차내 교통안전정보의 제공은 교통안전도를 높일 수 있는 방안이 될 수 있음을 알게 되었다. 또한, 기존의 더미변수를 활용한 분석방법보다 제안모형의 설명력이 더 높은 것으로 분석되어, 제안모형의 활용성이 높고 우수함을 알게 되었다.
모델의 해석에 있어서, 본 연구는 식(6)의 근거로 인해 추정된 파라메타의 부호가 (+)인 경우에는 해당되는 변수의 크기가 증가함에 따라 주행안정성은 감소한다는 사실에 기초로 하기 때문에, 속도차, 주행반복횟수, 운전경험이 증가함에 따라 주행안정성은 낮아지는 것을 알 수 있다. 또한, 주행안정성은 오후에 운전자가 신호를 인지할 수 없는 구간을 주행할 때 감소하는 것으로 나타났다.
민감도 분석을 통해서 본 연구에서 제시한 차내 교통안전정보의 효용은 약 22초 동안 유지되고, 그 후에는 일정해지는 (사라지는 것)것으로 분석되었다. 이는 운전자의 단기기억력 특성 즉, 시간흐름에 따른 교통안전정보의 효용감소를 잘 반영하는 것으로 판단된다.
차내 교통안전정보의 효용함수로는 정규밀도함수(지수함수의 형태)가 가장 적합한 것으로 분석되었다. 본 효용함수를 적용한 주행안정성 평가모형 분석결과로부터, 차내 교통안전정보의 제공은 교통안전도를 높일 수 있는 방안이 될 수 있음을 알게 되었다. 또한, 기존의 더미변수를 활용한 분석방법보다 제안모형의 설명력이 더 높은 것으로 분석되어, 제안모형의 활용성이 높고 우수함을 알게 되었다.
392가 되며, 그 후로는 일정하게 되는 것을 알 수 있다. 이것은 본 실험에서 제시한 차내 교통안전정보의 효용은 정보제공 후 약 22초간 유지되는 동안 감소하고, 그 후에는 사라지는 것을 의미하며, 본 연구에서 가정한 차내 교통안전정보 효용의 가정을 잘 설명하는 것을 보여준다.
탄력성 분석결과는 차내 교통안전정보의 거리보다는 작고 종단구배보다는 약간 높다는 중요도를제시하였다. 이를 통해, 교통안전 향상을 위해 교통안전정보 제공을 통한 차간거리 유지가 필요하고, 차량추종특성을 고려한 차내 교통안전정보의 개발과 효용함수 추정이 필요함을 알 수 있다.
후속연구
이와 관련된 상세분석은 향후 연구과제로 남겨둔다. 또한, 다양한 계층의 피실험자가 주행실험에 참여하지 못했고, 자료조사지점이 한정되었던 점에서 자료수집의 한계가 있음을 연구의 한계점으로 여길 수 있다.
운전자의 주행안전성은 속도편차의 크기와 교통안전도의 관계를 반영한 것으로써 순서프로빗모형(Ordered Response Probit Model)을 이용하여 평가모형을 구축한다. 마지막으로, 탄력성 분석과 민감도분석을 통해서 추정된 차내 교통안전정보 효용함수가 교통안전에 미치는 영향을 검토한다.
차내 교통안전정보는 운전자가 제공된 정보를 정확하게 인지하고 이해하고 기억하고 적용하는 과정을 통해 활용될 때, 교통안전정보로써의 가치가 부여된다. 바꿔말해서, 정보가 제공되었음에도 불구하고 운전자가 기억하고 활용하지 못한다면, 정보로써의 가치는 상실될 것이다. 범용적인 적용에 앞서서, 차내 교통안전정보가 교통안전에 미치는 영향을 올바로 평가하는 것은 경제적 관점에서도 중요하다.
탄력성 분석결과는 차내 교통안전정보의 거리보다는 작고 종단구배보다는 약간 높다는 중요도를제시하였다. 이를 통해, 교통안전 향상을 위해 교통안전정보 제공을 통한 차간거리 유지가 필요하고, 차량추종특성을 고려한 차내 교통안전정보의 개발과 효용함수 추정이 필요함을 알 수 있다.
차내 교통안전정보 제공에 관한 현장실험에서는 정보제공지점과 제공방법의 다양성을 고려했었지만, 본 연구에서는 이를 고려하지 못했다. 이와 관련된 상세분석은 향후 연구과제로 남겨둔다. 또한, 다양한 계층의 피실험자가 주행실험에 참여하지 못했고, 자료조사지점이 한정되었던 점에서 자료수집의 한계가 있음을 연구의 한계점으로 여길 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
차내 교통안전정보의 제공의 기대효과는?
최근에는 첨단교통시스템(ITS)의 기술발전에 힘입어, 도로 주행시 운전자의 실수를 감소시키거나 주의를 환기시킴으로써 교통사고를 예방하는 경고정보의 제공방법이 증가추세이다. 이러한 관점에서, 차내 교통안전정보의 제공은 운전자의 주행안정성을 높여 교통안전을 향상시킬 것으로 기대되는 새로운 교통안전대책이다 (이재식, 1997).
교통안전정보은 어떤 역할을 하는가?
교통안전정보는 위험상황이 예상되는 도로구간 또는 교통사고가 잦은 도로구간을 운전자가 안전하게 주행할 수 있도록 지원하는 역할을 하는 것으로 알려져 있다 (김장욱, 2008). 이에 관련된 긍정적인 효과는 Carson 등(2001)의 도로결빙 경고정보, Al-Ghamdi 등 (2007)의 낙타충돌 경고정보, Charlton (2007)의 평면선형 주의정보, Al-Ghamdi (2004)의 안개발생 경고정보에서 찾아볼 수 있다.
제공된 교통안전정보의 평가에 있어서 운전자의 정보처리 특성을 반영한다는 것은 교통안전대책 평가에 있어서 운전자의 인적특성을 고려한다는 관점에서 가치가 높은 이유는?
더욱이 제공된 교통안전정보의 평가에 있어서 운전자의 정보처리 특성을 반영한다는 것은 교통안전대책 평가에 있어서 운전자의 인적특성을 고려한다는 관점에서 가치가 높다고 할 수 있다. 이는 제공된 교통안전정보의 활용주체가 운전자이기 때문이다.
참고문헌 (17)
김장욱 (2008), '고속도로의 서비스질 평가지표 개발에 관한 연구', 서울시립대학교 대학원 박사학위논문
이재식 (1997), '자동차내 항법시스템의 정보제공형태에 따른 운전자의 정보처리와 운전통제: 정보의 감각 양상과제시빈도의효과', 한국심리학회지 실험 및 인지, 제9권 제2호, 한국심리학회, pp.43-62
Al-Ghamdi, A. S. (2007), 'Experimental Evaluation of Fog Warning System', Accident Analysis and Prevention, Vol.39, No.6, pp.1065-1072
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